Stiamo Automatizzando i Servizi Professionali Verso una Crisi della Conoscenza?

La crisi delle competenze nascosta nell'adozione dell'IA 

Con l'accelerazione dell'adozione dell'IA nei servizi professionali, le aziende rischiano di perdere capacità di giudizio e competenza. Perché la cognizione, non l'automazione, dovrebbe dominare le strategie di IA nel 2026. 

Nel 2026, le aziende di servizi professionali affronteranno una resa dei conti inaspettata. L'IA sarà ben integrata nel settore legale, nella consulenza, nella finanza, nella contabilità e nel lavoro adiacente al governo. La produttività aumenterà. I tempi di consegna diminuiranno. I numeri confermano questo cambiamento: Thompson Reuters ha rilevato che l'uso dell'IA generativa da parte delle aziende è raddoppiato nel 2025 e che il 95% dei professionisti ritiene che l'IA sarà presto centrale nei loro flussi di lavoro.  

Man mano che l'IA prende piede, le organizzazioni sentiranno gli effetti di qualcosa di vitale per il loro successo che sta scivolando via. Quel "qualcosa" è la competenza. 

L'iper-concentrazione sul potenziale dell'IA di sostituire gli esseri umani significa che stiamo perdendo di vista un problema più urgente e a breve termine: il rischio che l'IA rimuova le esperienze attraverso le quali i professionisti imparano a pensare. 

La maggior parte delle implementazioni di IA nei servizi professionali è stata progettata intorno a velocità, efficienza e riduzione dei costi. Le attività di riconoscimento dei pattern sono automatizzate. Il recupero delle informazioni è istantaneo. Gli output sono più puliti e veloci. Ma questo approccio crea un pericoloso punto cieco: se i professionisti all'inizio e a metà carriera non sono più esposti al lavoro cognitivo dietro il pensiero critico e il processo decisionale, da dove verranno i professionisti senior di domani? 

La sfida definitiva dell'IA nei servizi professionali nel 2026 non è migliorare la capacità tecnica. È se le aziende possono adottare l'IA senza svuotare il giudizio, l'intuizione e il ragionamento strategico che rendono preziosi i consigli professionali in primo luogo. 

In entrambi i casi, la soluzione non è rallentare l'adozione dell'IA. È ripensare a ciò che l'IA può e dovrebbe realizzare nelle professioni in cui la competenza è la valuta che guida il successo finanziario delle aziende.  

Cos'è realmente la competenza professionale e perché l'IA fatica a catturarla 

La competenza si sviluppa tanto attraverso l'esperienza quanto dall'istruzione formale. La scienza comportamentale ci mostra che una volta che qualcuno sa dove guardare in una situazione complessa, non può "non vederlo".  

Ma spiegare la percezione esperta a qualcuno di nuovo è straordinariamente difficile. 

L'esperienza cambia fondamentalmente il modo in cui le persone vedono il mondo, come un'immagine ambigua che improvvisamente si risolve una volta rivelato il pattern nascosto. 

 Image Credit: "How Emotions Are Made: The Secret Life of the Brain (2017) by Dr. Lisa Feldman Barrett. 

In domini complessi come il diritto, la finanza, la consulenza e le politiche pubbliche, ciò che conta di più non è seguire le regole, ma imparare facendo in ambienti disordinati, spesso ad alto rischio. 

Nel tempo, gli esperti sviluppano il riconoscimento dei pattern e un senso finemente sintonizzato di ciò a cui prestare attenzione. Ma questa conoscenza diventa invisibile per loro. Le intuizioni più preziose diventano istintive. I professionisti senior raramente articolano come sanno ciò che sanno, perché gran parte di quella conoscenza opera al di sotto della consapevolezza cosciente. 

Ciò crea una vulnerabilità strutturale. La competenza che le organizzazioni apprezzano di più consiste in compromessi tattici, giudizio strategico e segnali sottili costruiti nel corso degli anni. Eppure, poiché questa conoscenza è raramente documentata, le aziende spesso non si rendono conto di quanto dipendano da essa, finché non scompare. 

La silenziosa crisi della conoscenza emergente nei servizi professionali 

La memoria istituzionale si erode non semplicemente perché le persone se ne vanno, ma perché il pensiero invisibile che le ha rese efficaci non è mai stato catturato o trasferito in primo luogo. 

Allo stesso tempo, le aziende segnalano crescenti difficoltà nel trovare talenti "esperti". Stanno cercando più che semplici anni di servizio. È la capacità di applicare la conoscenza nel contesto, navigare l'ambiguità e prendere decisioni valide sotto pressione. Aumentare i requisiti di esperienza, come stanno facendo alcune aziende, non creerà queste capacità. Invece, riduce i pool di talenti senza risolvere il problema sottostante. Il personale junior ha bisogno di ricche opportunità per sviluppare il giudizio nel contesto.  

In pratica, ciò significa che le aziende non hanno tanto una carenza di esperienza quanto un problema di creazione di esperienza. Man mano che i percorsi di carriera tradizionali si restringono e i ruoli junior vengono ridotti, le organizzazioni chiedono esperienza senza fornire le condizioni in cui può formarsi. 

Il mezzo mancante: dove si sviluppano effettivamente il giudizio professionale e la competenza 

I tirocinanti conoscono la teoria. I professionisti senior possono navigare la realtà. Attraverso anni di lavoro con i clienti, hanno sviluppato il know-how esperienziale per valutare istintivamente i compromessi strategici e prendere decisioni.  

Ciò che sta scomparendo è il ponte tra i due: l'apprendimento esperienziale che trasforma la conoscenza teorica in giudizio pratico. 

Storicamente, l'apprendimento in stile apprendistato ha colmato questo divario. I junior assorbivano la competenza sedendo vicino agli esperti, ascoltando conversazioni, osservando le decisioni svolgersi e imparando come le strategie si evolvevano in tempo reale. Fondamentalmente, il modello di "apprendimento per osmosi" trasmetteva non solo conoscenza, ma modi di pensare. Quel modello si sta sgretolando. 

Il lavoro ibrido e l'automazione hanno drasticamente ridotto l'esposizione al ragionamento degli esperti. Molti junior ora vedono i risultati delle decisioni senza mai assistere al processo di pensiero dietro di esse. 

Man mano che l'IA comprime le scale di carriera tradizionali, le aziende non possono più fare affidamento sull'esperienza che emerge naturalmente nel tempo. Aspettare un'esperienza "già pronta" è diventato sia irrealistico che esclusivo. L'esperienza ora deve essere deliberatamente creata attraverso flussi di lavoro, ruoli e sistemi di IA che espongono i professionisti al giudizio, ai compromessi e al processo decisionale nel contesto, piuttosto che proteggerli da esso. 

Senza nuovi modi per far emergere e trasferire questa competenza invisibile, il divario di capacità si amplierà solo fino a raggiungere il punto di non ritorno del decadimento irreversibile delle competenze.  

Quando l'IA sostituisce il pensiero, la capacità professionale decade 

Molte aziende di servizi professionali affrontano l'IA come un problema di strumenti: come formare le persone a usarla in modo efficiente in modo che possano essere più produttive, fornire un servizio clienti migliore e in definitiva far guadagnare più soldi all'azienda. L'appetito per questo è chiaro. Un'indagine di Thomson Reuters del 2025 ha rilevato che il 55% dei professionisti segnala cambiamenti significativi nel modo in cui lavorano a causa dell'adozione dell'IA, mentre l'88% ha affermato che preferirebbe assistenti di IA specifici per la professione.  

Tuttavia, migliorare l'adozione degli strumenti e la competenza non risolve il crescente divario cognitivo.   

La maggior parte degli strumenti di IA è progettata per spingere informazioni agli utenti piuttosto che sviluppare le loro capacità di pensiero. Forniscono risposte, riassunti e raccomandazioni, ma raramente stimolano la riflessione, la creazione di senso o il giudizio. Sebbene ciò aumenti la velocità, rischia di cortocircuitare lo sforzo cognitivo attraverso il quale si forma la competenza. I professionisti possono diventare più veloci, ma non necessariamente migliori. 

Questo è importante perché la competenza non si sviluppa solo dall'esposizione alle risposte. Si sviluppa attraverso la lotta con l'incertezza, la valutazione dei compromessi e la comprensione del motivo per cui le decisioni si svolgono nel modo in cui lo fanno. 

Nel 2026, il pericolo è che la tecnologia abbrevi il processo di pensiero in modo così efficace che le persone smettano del tutto di accumulare nuove conoscenze. Se l'IA decide sempre ciò che conta, i professionisti non imparano mai a riconoscerlo da soli. 

I risultati migliorano quando i professionisti pensano prima e poi usano la tecnologia. Il pensiero deve venire prima.  

Perché i sistemi di gestione della conoscenza non riescono a catturare il giudizio 

I sistemi di gestione della conoscenza sono diventati eccellenti cataloghi di documentazione, organizzando impeccabilmente i casi di studio, i modelli e i playbook che mostrano come fare le cose.  

Tuttavia, c'è un enorme set di dati mancante: le regole non scritte di come il lavoro viene effettivamente svolto. Cosa notano gli esperti. Quando cambiano rotta. Quali segnali contano e quali possono essere ignorati. Come vengono affrontati i compromessi quando non c'è una risposta ovviamente corretta. Questo pensiero invisibile esiste nel divario tra "lavoro come immaginato" e "lavoro come fatto". 

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non contengono questa conoscenza perché non è documentata. È parte dell'esperienza vissuta. E a meno che le organizzazioni non trovino modi per aiutare gli esperti a farla emergere, l'IA è pronta ad accelerarne la scomparsa piuttosto che preservarla. 

Dall'automazione al supporto cognitivo: ridefinire il ruolo dell'IA nei servizi professionali 

Nel 2026, le principali aziende di servizi professionali faranno una netta distinzione tra l'IA progettata per automatizzare le attività e l'IA che migliora la cognizione. 

L'IA focalizzata sull'automazione eccelle nell'efficienza. L'IA focalizzata sulla cognizione si basa sulla scienza comportamentale ed è progettata per far emergere e migliorare il giudizio, piuttosto che sostituirlo. 

L'IA guidata dalla scienza comportamentale si concentra su domande migliori invece che su risposte più veloci. Spinge i professionisti a fermarsi e riflettere, articolare il loro ragionamento e pensare ad alta voce sul loro lavoro. In tal modo, approfondisce il pensiero e fa emergere modelli mentali che gli esperti non sapevano di avere e che sono così critici per fornire il lavoro eccezionale che distingue le aziende.   

Questo è particolarmente importante per i professionisti senior, che generalmente hanno bisogno di aiuto nell'identificare i segnali e i compromessi che usano inconsciamente. Quando il loro pensiero diventa visibile a se stessi e agli altri, diventa anche trasferibile. Gli esperti possono affinare il proprio ragionamento, testare ipotesi di cui non sapevano di fare e affinare continuamente il proprio giudizio. Questa visibilità rende anche la loro competenza spiegabile ai clienti: rafforzando la fiducia, dimostrando il valore e migliorando la disponibilità a pagare e la fidelizzazione. Per i compagni di squadra, riduce il rifacimento e il disallineamento chiarendo non solo ciò che è necessario, ma perché è importante e come le decisioni dovrebbero essere affrontate. Quando la competenza viene resa esplicita, può essere organizzata e condivisa a beneficio di tutti i team e clienti, attuali e futuri.   

Il lavoro professionale reale non è lineare. Comporta colpi di scena, correzioni di rotta e priorità concorrenti. I sistemi di IA che rispettano questa complessità, piuttosto che appianarla, sono quelli che aiuteranno le organizzazioni a preservare e scalare la competenza, piuttosto che sostituirla. 

Punti chiave per i servizi professionali nel 2026 

1. I più grandi fallimenti dell'IA saranno cognitivi, non tecnici
Le aziende che si sono concentrate esclusivamente sulla velocità affronteranno il decadimento delle competenze man mano che le opportunità di apprendimento esperienziale svaniscono. Questo sarà un fallimento dell'apprendimento, non un fallimento tecnologico.

2. La competenza diventerà un'opportunità di design intenzionale
Man mano che l'automazione e il lavoro ibrido eliminano le opportunità di apprendimento, le aziende dovranno creare intenzionalmente micro-opportunità per il personale junior per costruire giudizio, riflessione, pensiero critico e capacità decisionali, supportate dall'IA che fa emergere e condivide il pensiero degli esperti nel contesto.

3. L'IA che amplifica il giudizio umano supererà l'IA che lo sostituisce

I sistemi di IA più preziosi renderanno visibile la competenza invisibile, creando nuovi "dataset di competenza" radicati nel modo in cui i professionisti pensano e ragionano.

4. Le strategie di talento di maggior successo passeranno dall'assumere esperienza al crearla

Le aziende che si concentrano sull'aiutare le persone a costruire esperienza supereranno quelle che semplicemente richiedono esperienza in anticipo. 

La scelta che attende le aziende di servizi professionali 

Il rischio futuro non è se l'IA possa fare il lavoro, ma cosa si perde quando l'IA fa sembrare il lavoro facile e i professionisti smettono di imparare a pensare e prendere le difficili decisioni di giudizio.  

Le aziende che trattano l'IA puramente come uno strumento di efficienza troveranno la loro competenza che si erode silenziosamente, mentre quelle che usano l'IA per far emergere il giudizio svilupperanno, scaleranno e miglioreranno il pensiero critico, anche mentre le macchine e gli LLM diventano più capaci. 

Quando si tratta di sviluppare la prossima generazione di professionisti per ottenere risultati eccezionali per i clienti, il fattore differenziante non sarà chi ha adottato l'IA più velocemente, ma chi l'ha adottata in modo più intelligente.